【大模型应用开发 动手做AI Agent】基于大模型的Agent技术框架

【大模型应用开发 动手做AI Agent】基于大模型的Agent技术框架_第1张图片

文章目录

  • 基于大模型的Agent技术框架1
    • 1.背景介绍
    • 2.核心概念与联系
      • 2.1 大模型
      • 2.2 Agent
      • 2.3 提示工程
      • 2.4 思维链
      • 2.5 检索增强生成
    • 3.核心算法原理具体操作步骤
      • 3.1 任务理解
      • 3.2 知识检索
      • 3.3 思维链构建
      • 3.4 答案生成
      • 3.5 结果优化
    • 4.数学模型和公式详细讲解举例说明
      • 4.1 Transformer 模型
      • 4.2 语言模型
    • 5.项目实践:代码实例和详细解释说明
    • 6.实际应用场景
    • 7.工具和资源推荐
    • 8.总结:未来发展趋势与挑战
    • 9.附录:常见问题与解答
      • Q1: 构建Agent需要哪些基础知识?
      • Q2: 中小型团队如何开发基于大模型的Agent?
      • Q3: 如何评估一个Agent系统的性能?
      • Q4: Agent会取代人工吗?
      • Q5: 面向Agent开发,你推荐哪些学习资源?
  • 【大模型应用开发 动手做AI Agent】基于大模型的Agent技术框架 2
    • 背景介绍
    • 核心概念与联系
    • 核心算法原理具体操作步骤
    • 数学模型和公式详细讲解举例说明
    • 项目实践:代码实例和详细解释说明
    • 实际应用场景
    • 工具和资源推荐
    • 总结:未来发展趋势与挑战
    • 附录:常见问题与解答
      • Q: 如何处理大量未标记数据?
      • Q: 在实际应用中如何平衡效率和效果?
      • Q: AI Agent如何在动态环境中保持稳定性能?

基于大模型的Agent技术框架1

1.背景介绍

随着人工智能技术的快速发展,特别是自然语言处理和大模型技术的突破,基于大模型的Agent(代理)技术正在成为人工智能应用的新热点。Agent技术旨在创建能够自主执行任务、与人交互的智能软件系统,在客户服务、个人助理、智能教育等领域具有广阔的应用前景。

【大模型应用开发 动手做AI Agent】基于大模型的Agent技术框架_第2张图片

本文将深入探讨基于大模型的Agent技术框架,阐述其核心概念、原理和实践,为读者提供全面深入的认识。

2.核心概念与联系

2.1 大模型

大模型是指规模巨大的深度学习模型,通常包含数十亿甚至上万亿个参数。这些模型在大规模语料上进行预训练,能够学习到丰富的语言知识和常识。目前主流的大模型包括GPT-3、PaLM、BERT等。大模型为构建高性能Agent奠定了基础。

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